package cn.wangjie.spark.start

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SparkWordCount {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 构建SparkContext上下文实例对象
    val sc: SparkContext = {
      // 1.a 创建SparkConf对象，设置应用属性，比如应用名称和运行模式
			val sparkConf = new SparkConf()
    			.setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
    			.setMaster("local[2]")
			// 1.b 创建实例对象
			SparkContext.getOrCreate(sparkConf)
		}
		
		// =====================================================================
		// TODO: 1. 从本地文件系统读取数据
		val inputRDD: RDD[String] = sc.textFile("datas/wordcount/wordcount.data")
		
		// TODO: 2. 分析数据，调用RDD中函数
		val resultRDD: RDD[(String, Int)] = inputRDD
			// 过滤不合格的数据
            .filter(line => null != line && line.trim.length > 0)
			// 每行数据分割为单词
			.flatMap(line => line.trim.split("\\s+"))
			// 每个单词出现一次
			.mapPartitions{iter => iter.map(word => (word, 1))}
			// 分组，聚合统计
			.reduceByKey((tmp, item) => tmp + item)
		
		// TODO: 3. 输出结果数据，调用RDD中Action函数
		resultRDD
			// 降低分区数目
			.coalesce(1)
			// 对每个分区数据操作，比如将分区数据写入MySQL表汇总
			.foreachPartition{iter => iter.foreach(println)}
		
		// =====================================================================
		
		
		// 应用结束，关闭资源
		sc.stop()
	}
	
}
